ماذا تعمل إذا كانت نتائج تجاربك لا تدعم فرضيتك
الخطوات التي يجب اتخاذها إذا كانت النتائج لا تؤكد الفرضية
- تكملة كتابة ما حدث.
- إجراء تغييرات طفيفة في العملية.
- وضع اعتبار صحية إجراء التجربة.
- تغيير التجربة.
- مراجعة الفرضية.
يعتبر الإطار الأكثر إنتشارًا المستخدم عند إجراء تجربة هو المنهج العلمي، حيث تضم السمات المميزة للمنهج العلمي طرح سؤال محدد، واستنباط فرضية، وإجراء التجارب لجمع البيانات، وتحليل البيانات، ثم تقييم ما إذا كانت الفرضية صحيحة بناءً على البيانات التجريبية، وعندما تدعم البيانات الفرضية يمكن نشر النتائج أو مشاركتها، وتعتمد الفرضيات والنظريات على البيانات والتجربة، وإذا كانت البيانات لا تدعم الفرضية باستمرار فمن الواضح أن الفرضية ليست تفسيرًا معقولًا لما تبحث عنه، وقد تم رفض الفرضية ونبحث عن تفسير جديد أي فرضية جديدة تدعم البيانات التجريبية، وفيما يلي سوف نتعرف على الخطوات التي يجب اتخاذها إذا كانت النتائج لا تؤكد الفرضية، وهي:
تكملة كتابة ما حدث:
الكتابة هي جزء من عملية تقييم التجربة، بغض النظر عما حدث أثناء التجربة فيجب مشاركة النتائج سواء أكانت تؤكد أو تنفي الفرضية، ثم قم بتقييم جميع مراحل التجربة الفرضية والمرحلة التجريبية ومرحلة التحليل وكشف النتائج، بعد ذلك قم بتحديد المشكلات التي نشأت أثناء العملية التجريبية واتبع ذلك في الكتابة مع وضع اقتراحات للتحسينات ومسارات العمل المستقبلية لذلك تكون الكتابة ضرورية لتوثيق ما حدث أثناء التجربة.
قم بإجراء تغييرات طفيفة في العملية :
وذلك من خلال العمل بشكل منهجي للخلف بدءًا من التحقق من عملية التحليل، ففي بعض الأحيان يتم تقييم البيانات التجريبية بشكل غير صحيح هذا يعني أنه يجب عليك التأكد مما إذا كان التحليل هو المكان الذي يكمن فيه الخطأ على سبيل المثال تتطلب بعض تجارب الفيزياء حسابات رياضية فإذا كانت هذه الحسابات تحتوي على أخطاء فإن التحليل يظهر بيانات لا تتوافق مع الفرضية.
إلى جانب تحليلات الحسابات الرياضية يمكن أن تحدث التقييمات التي تركز على المقارنات أو إجراء التنبؤات أو الاكتشافات وإذا كشفت التحليلات عن تناقضات فتحقق مما إذا كانت هناك أية أخطاء في المقارنات، وتؤدي عمليات التنبؤ أو الاكتشافات إلى استئصال هذه الأخطاء إلى التخفيف من أي تناقضات بين البيانات والفرضيات.
وضع اعتبار صحية إجراء التجربة:
يعتبر وضع افتراض إذا تم إجراء التجربة بشكل صحيح، حيث يمكن أن يؤدي الخطأ البشري إلى تحريف البيانات التجريبية، ويمكن للخطأ البشري أن يرفع رأسه في المرحلة التجريبية سواء في إعداد التجربة أو إجراء التجربة أو مراقبة التجربة أو في جدولة النتائج التجريبية، ويمكن أن يؤثر تقليل الأخطاء في المرحلة التجريبية على ما إذا كانت النتائج تؤكد الفرضية أم لا، وقد تكون هناك متغيرات أخرى نشأت ولم تكن متوقعة أو لا يمكن قياسها والتي أثرت على النتائج التجريبية.
تغيير التجربة :
ربما يمكن لتجربة مختلفة اختبار الفرضية بشكل أفضل، فهناك حالات لا تكون فيها التجربة هي النوع المناسب لاختبار الفرضية فربما نشأت مشاكل في التصميم لم تكن واضحة من الناحية النظرية أو على الورق ولكنها أصبحت واضحة أثناء التطبيق الفعلي، فإذا كان الأمر كذلك فقد تكون هناك حاجة إلى تجربة مختلفة تمامًا، حيث تعتبر التجارب هي في الأساس مناهج ومنهجيات لجمع البيانات لاختبار الفرضية.
مراجعة الفرضية :
إذا كشفت العديد من التجارب المختلفة أن الفرضية لم يتم تأكيدها فيجب مراجعة الفرضية بالترتيب ربما كانت الفرضية طوال الوقت هي التي تحتاج إلى تعديل، إذا كان الأمر كذلك فابتكر طريقة جديدة لطرح سؤال وصياغة تخمين متعلم، هل كان هناك شيء خاطئ في علاقة السبب والنتيجة؟، هل تم افتراض الارتباطات والارتباطات بشكل غير صحيح؟، وتذكر دائمًا أن الفرضية هي وصف مؤقت لبعض الظواهر فإذا أظهرت العديد من التجارب القابلة للتكرار أن الفرضية لا تعمل فقد يكون الوقت قد حان لرفض الفرضية واستبدالها بأخرى أكثر قابلية للتطبيق.[1]
ماذا تفعل إذا كانت نتائج تجاربك لا تدعم فرضيتك
الفرضية هي فكرة يخلقها العالم كأساس للتجربة، وعادة تعتمد الفرضية على النتائج السابقة مثل كيفية تفاعل مواد كيميائية معينة، وقد تم تصميم التجربة العلمية لدحض أو دعم الفرضية الأولية، وعندما لا تتوافق النتائج مع الفرضية فإن التجربة ليست فاشلة، وعندما لا تتفق النتائج مع الفرضية قم بتسجيل المعلومات كما لو كانت تدعم الفرضية الأصلية، حيث يجب صياغة فرضية جديدة إذا كانت الفرضية الأولية غير مدعومة يمكنك العودة إلى لوحة الرسم وافتراض إجابة جديدة للسؤال وطريقة جديدة لاختبارها، إذا تم دعم فرضيتك فقد تفكر في طرق لتحسين فرضيتك واختبارها، وبافتراض أن هذه هي المرة الأولى التي جربت فيها التجربة، قم بإتباع الآتي:[2]
- كرر التجربة وشاهد ما إذا كنت تحصل على نفس الإجابة أم شيء مختلف، فإذا كان الأمر مختلفًا ففكر في عدد من التكرارات (إذا كان ذلك ممكنًا) لمعرفة ما إذا كان هناك نمط ما قد يكون مرتبطًا بعامل آخر.
- قم بتفكيك التجربة لمعرفة ما إذا كان بإمكانك معرفة سبب إعطائها إجابة “خاطئة”، إذا وجدت شيئًا ما فقم بإصلاحه وكرره.
- ضع في اعتبارك ما إذا كانت هناك عوامل نظرية أو عملية أخرى قد تؤثر على النتيجة.
- ابحث في الأدبيات لترى ما إذا كانت بعض الظواهر الأخرى قد تفسر ما تراه وربما شيء يمكنك أخذه في الاعتبار.
- ضع في اعتبارك ما إذا كان بإمكانك إنشاء تجربة مختلفة لاختبار الفرضية نفسها أم لا، فإذا كان الأمر كذلك فافعل ذلك وتحقق مما إذا كانت النتائج متسقة.
- أطلب من مختبر آخر تكرار تجربتك الأولية ومعرفة النتائج التي سيحصلون عليها إن أمكن.
- في هذه المرحلة ربما تحتاج إلى التفكير إما في تجاهل فرضيتك أو تعديلها بطريقة ما بناءً على ما تخبرك به البيانات بالفعل (وربما الآخرين).
- إذا كنت تعتقد أنه يمكنك التعديل وإعادة الاختبار في إطار زمني معقول فافعل ذلك، وإلا فإن الشيء الأخلاقي الذي يجب فعله هو نشر نتائجك السلبية بحيث يكون المجتمع على دراية بالبيانات وحتى يتمكن الآخرون من أخذ نتائجك في الاعتبار في تحقيقاتهم.
- ماذا يفعل العالم إذا كانت الفرضية غير مدعومة
- إذا لم يتم دعم الفرضية الأولية يمكنك العودة وافتراض إجابة جديدة للسؤال وطريقة جديدة لاختبارها.[3]
تساؤلات حول حلول المشاكل التي قد تواجهك مع فرضيتك
هناك عدة تساؤلات التي تكون محط فكر العديد من الأشخاص عند الحديث حول الفرضية، وأهم تلك التساؤلات هي:
ماذا يجب أن تفعل إذا كانت فرضيتك خاطئة؟
عندما تفشل إحدى الفرضيات فإن أول شيء يجب عليك فعله هو فحص البيانات جيدًا، ثم استخدام بياناتك لتحديد سبب عدم صحة الفرضية، بمجرد أن تتوصل إلى سبب قد يفشل من فرضيتك يمكنك البدء في التفكير في إيجاد طرق للتحقق من افتراضك.
هل من المقبول أن تكون فرضيتك خاطئة؟
عند تحليل النتائج يمكن رفض فرضية أو تعديلها لكن لا يمكن أبدًا إثبات صحتها بنسبة 100% على سبيل المثال تم اختبار النسبية عدة مرات لذلك يتم قبولها بشكل عام على أنها صحيحة ولكن يمكن أن يكون هناك مثال لم يتم مواجهته فيكون غير صحيح.
لماذا لا يمكن إثبات صحة فرضية ما؟
الفرضية هي عبارة عن تخمين يمكن اختباره بالملاحظات وتزييفه إذا كان حقًا خاطئًا ولا يمكن إثبات أن معظم الفرضيات صحيحة لأنه من المستحيل فحص كافة الحالات الممكنة للاستثناءات.
ماذا يحدث إذا كانت البيانات لا تدعم فرضيتك؟
إذا كانت البيانات لا تدعم الفرضية دائمًا فمن الواضح أن الفرضية ليست تفسيرًا معقولًا لما تبحث عنه لذلك تم رفض الفرضية وينصح بالبحث عن تفسير جديد أي فرضية جديدة تدعم البيانات التجريبية.
ماذا يحدث إذا اختبرت فرضية عدة مرات وكانت البيانات لا تدعم توقعاتك؟
يجب عليك تعديل البيانات لدعم توقعك، أو قم بإجراء التجربة مرة أخرى حتى تحصل على النتائج المرجوه واستنتج أن فرضيتك لا يمكن إثباتها.
ما هو الترتيب الصحيح لخطوات إجابة المنهج العلمي؟
الترتيب الصحيح للخطوات في المنهج العلمي هو ملاحظة الظاهرة، ووضع فرضية، وتصميم وتنفيذ تجربة لاختبار الفرضية وتحليل البيانات وتفسيرها، ومشاركة النتائج مع علماء آخرين.[4]